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RD、R&D(Research and Development)是指研發工程師，常見領域包括：軟體、硬體、生技、醫療器材產業等。本文整理「工程研發」的相關工作及精選公司職缺，更有業界人資傳授半導體產業履歷面試技巧原則，大大提升錄取率！ 文／《104職場力》小編 本文目錄（點擊可快速前往） 研發工程師種類、工作內容及能力需求工程研發、半導體履歷面試實戰技巧工程研發類研發工程師薪水待遇（2025最新更新）工程研發精選企業，馬上應徵去！ 研發工程師種類、工作內容及能力需求 RD、R&D(Research and Development)是指「研發工程師」職務。在不同產業的工作內容也不相同，常見的領域包括：軟體、硬體（如：半導體）、生技／醫療產業等。其中「工程研發類」的熱門工作類型及需求技能如下（資料來源：104工作世界）： 半導體工程師→看職缺 工作：從事半導體工程之問題研究、設計及技術指導、發展、構建等工作。 技能：製程、Customer Support、production 工具：Assembly、EUV、ATE 硬體研發工程師→看職缺 工作：研究、設計、開發及檢測商業、工業、軍事或科學用途之電腦或電腦相關設備，並負責監督該設備及其零組件之製造與安裝。 技能：PCB Layout、硬體設計、EMC 工具：OrCAD、PADS、Assembly 數位IC設計工程師→看職缺 工作：設計及改良IC晶片，讓電子產品（如手機）效能提升！ 技能：DFT、STA、UVM 工具：Verilog、FPGA、RTL 至於新鮮人想要進入工程研發領域，有校系限制嗎？104玩數據指出，104人力銀行資料庫顯示，有48.6%的理工職缺歡迎社會新鮮人，當過軟體工程師的職人，約有20%是文科生；而當過工程研發的職人，約12%是文科生；最近五年，文科生突圍理工職的比例也逐年升高。 工程研發、半導體履歷面試實戰技巧 在各類工程研發職務之中，半導體產業更是許多求職者嚮往進入的高薪產業，究竟人資看重求職者哪些個人特質和門檻？面試、履歷又該如何準備？ 綜合104職涯診所Podcast半導體產業特輯，來自ASML人資主管、104獵才主管、國際半導體產業協會的建議，企業在挑選半導體人才時看重的關鍵特質能力，包括問題解決、邏輯思考、抗壓力、外語能力等，想進入半導體產業的履歷面試實戰心法，一定要知道！  半導體產業履歷經歷建議： 針對工程類職缺，碩士畢業是基本門檻。 亮眼的學歷大加分（有些企業非常重視應徵者的校系）。 在有限的履歷篇幅裡，清楚簡潔的總結出最大亮點。 自我檢視和評估，平時就要有整理自身經歷及工作成果的習慣。 非相關科系畢業也不用卻步，累積相關課外經驗，敢挑戰就有機會！ 半導體產業面試注意事項： 充分練習面試問答，釐清思緒、訓練好口語表達。 加強英文能力，至少要敢說或多益750分以上。 面試被問「優缺點」別害怕，因為人資問優點是想看求職者的「自信」，問缺點則是想了解「自覺」。 線上面試準備也不能草率，設備、環境、服儀都要注意。 態度必須誠懇，這是不敗關鍵。 充分表達出自己可以為公司帶來的「價值」。 以下提供研發工程師履歷真實撰寫範例： 104個人品牌：真實求職者案例，研發工程履歷範本提供寫履歷參考 工程研發類研發工程師薪水待遇（2025最新更新） 根據104薪資情報，研發工程師薪資依照不同工作任務、產業有不同薪資範圍，平均薪資依工作經驗而定。工程研發類薪資行情可參考如下： 研發工程師類型薪資行情硬體研發工程師月均薪6.9萬，看職缺>>半導體工程師月均薪7.4萬，看職缺>>數位IC設計工程師月均薪10.6萬，看職缺>> 工程研發精選企業，馬上應徵去！ 公司名稱薪資福利工作機會聯電_聯華電子股份有限公司看薪資福利看職缺台灣美光看薪資福利看職缺力晶積成電子製造股份有限公司(力積電)看薪資福利看職缺旺宏電子股份有限公司看薪資福利看職缺美商科磊股份有限公司台灣分公司_KLA Taiwan看薪資福利看職缺世界先進積體電路股份有限公司看薪資福利看職缺台灣積體電路製造股份有限公司(台積電)看薪資福利看職缺友達光電股份有限公司看薪資福利看職缺(ASML)台灣艾司摩爾科技股份有限公司看薪資福利看職缺穩懋半導體股份有限公司看薪資福利看職缺南亞科技股份有限公司看薪資福利看職缺聯詠科技股份有限公司看薪資福利看職缺瑞昱半導體股份有限公司看薪資福利看職缺光寶科技股份有限公司看薪資福利看職缺緯穎科技服務股份有限公司看薪資福利看職缺和碩集團_和碩聯合科技股份有限公司看薪資福利看職缺聯發科技集團_立錡科技股份有限公司看薪資福利看職缺創意電子股份有限公司看薪資福利看職缺新唐科技股份有限公司看薪資福利看職缺台灣應用材料股份有限公司看薪資福利看職缺 [joblist_plugin title='【工程研發】精選職缺' url=' https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=1&jobcat=2008001000&expansionType=area%2Cspec%2Ccom%2Cjob%2Cwf%2Cwktm&order=15&asc=0&page=1&jobexp=1&mode=s&jobsource=2018indexpoc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0&utm_source=104&utm_medium=freshgroup' amount='6'] 推薦閱讀： 理工新鮮人第一份工作怎麼選？前台積電主管薪資、轉職、錄取率三大攻略 想進半導體又怕壓力撐不住？輪班on call不心累，前台積主管傳授三心法 近五成工程缺 歡迎社會新鮮人｜104玩數據

文／高年級不打烊 本文導覽【在線收聽】完整版內容【本集來賓】【重點摘錄】【分段摘要】【了解更多】年度講座【人生下半場突圍】邀請您參與！收聽更多｜高年級不打烊 【在線收聽】完整版內容 【本集來賓】 各行各業在疫情減緩逐步恢復營運時，人力需求隨之而來，但因少子化關係，招募比起以往更為困難。也因此，如何讓還具有勞動力、也有意願重回職場的中高齡人口能被企業看到他們的價值、有再被聘用的機會，是解決缺工問題可以努力的方向。 周文珍今天的來賓是畢嘉士基金會執行長周文珍，在她的推動下，基金會創造了不少初老服務老老的「新工作」，像是體適能活動員、繪本行動員、綠色照顧者、健走杖訓練員；她也攜手便利商店打造了全台第一家全部聘用熟齡的門市，對於中高齡就業，她有哪些心得及觀察？一起來聽聽周文珍以及畢嘉士基金會的故事。 【重點摘錄】 不應該把人口老化當成一個「問題」，這是一個我們必須關心的「議題」。大家都怕老，想知道該如何「抗老」，但老是沒有辦法「對抗」的，我們能做的是「迎向」它。年紀大，不等於你不行。長輩不是付不起錢，他們希望付出是有意義的。善用大齡朋友的特色來設計合適工作，讓長者每天都有為他人付出的機會，找出個人新價值。把社區服務的概念，轉換為有價的工作，以計畫取得企業支持贊助，讓提供服務者可獲得實質津貼，此為高齡就業的定義。畢嘉士基金會在做的不是創造就業的價格，而是實踐生命的價值。樂齡工作者很善於與人交際，這是很大的優勢。中高齡就業需要大家一起促成，不單只是就業者、提供工作者有意願就可以，還需要這個職場的重要他人（例如來到門市的顧客）也願意支持。忘記年齡、持續和人維持關係、成為一個能帶給別人快樂的人，是所有年紀都可以努力的方向。 【分段摘要】 02:15 認識畢嘉士基金會06:10 選擇發展長者服務和屏東人口結構有關11:20 從「永大樂林居」開展高齡服務16:30 成為一起成長的夥伴，有你來，大家都好！23:00 善用大齡朋友的特色27:55 大哥大姐因再度就業而改變31:45 願意買單的企業或個人看到的是生命價值34:40 在第一家樂齡便利商店的學習45:55 可以以這些方式支持基金會47:10 在長輩身上學到的事情 【了解更多】 畢嘉士基金會官網畢嘉士基金會臉書永大多元照顧中心永大樂林居【開店周年回顧】不必急著退休！樂齡門市助銀力啟航支持畢嘉士 年度講座【人生下半場突圍】邀請您參與！ 講座活動日期：4月30日（星期日）下午，台北盛大登場。 如果您正卡在人生路上，不確定下一步該往哪兒走，這場講座將能帶給你一些方向！ 早鳥優惠報名中： https://senior.104.com.tw/c/6413d3556317266b747dd235 歡迎加入【高年級不打烊】Line群組或來信 senior@104.com.tw 和我們分享聽後感 也歡迎您推薦自己或朋友，到節目中分享退休規劃及觀點！ 收聽更多｜高年級不打烊 讓【高年級再發光】，推薦必讀： 退休教官轉身成園藝治療師，余淑華帶你拈花惹草，找回身心喜樂你怕中年失業嗎？以前輩為借鏡，趁還來得及時佈局第二發展曲線獨角獸計畫創辦人李惠貞：做好當下能做的，享受生命帶領你去哪裡的過程｜高年級不打烊 EP86可以從職業生涯退休但不能太快自人生退休，要給身體、大腦找事情做！｜高年級不打烊 EP105和「老」做朋友！體察需求、做好準備，從容面對｜高年級不打烊 EP11374歲持續工作不做賦閒人口：上天關了一扇門絕對會為你開啟另一道窗｜高年級不打烊 EP112

面試對每個求職者來說相當重要，尤其是對工程師這類高技術職位的求職者，穿著打扮也能反映出你的專業和態度。那麼大家很好奇，工程師面試時一定要穿西裝打領帶嗎？尤其天熱穿西裝打領帶，身體又熱又黏，面試的好心情可能都沒了，小編為大家解答！ 其實，最關鍵點取決於公司的文化和行業特性。對於一些傳統的企業或金融行業，穿著正統的西裝和領帶顯得更為專業和拘謹。相較之下，許多科技公司，尤其是初創企業，則更加注重的是技術實力和工作態度，穿著不必過於正式，反而會更偏向於商務休閒風格（business casual）。 ＃怎麼穿最合適呢？ 商務休閒風： 大多數科技公司，特別是軟體工程師崗位，建議選擇商務休閒風格。可以穿一件合身的襯衫搭配西裝褲，外面可以加一件簡約外套或西裝外套，這樣看起來既專業又不會太過正式。 重視細節： 即便不穿西裝領帶，也應確保服裝乾淨整潔，鞋子擦亮，頭髮整理妥當。細節的完善能夠彰顯你對面試的重視和專業態度。 #地雷區： 避免過度休閒，即便科技公司普遍對穿著較為寬鬆，但面試時仍要避免過於隨便的服裝，比如T恤、牛仔褲或運動鞋。這些穿搭可能會讓面試官覺得你不夠重視這次機會。 總之，工程師面試不一定非要西裝筆挺，關鍵是根據公司文化選擇適當的穿著。適合的穿搭既能表達出你的專業，又能讓你在面試中更加自信！

在製造業、半導體科技業等各大產業中，品保（品質保證，Quality Assurance, QA）與品管（品質控制，Quality Control, QC）工程師都是確保產品品質的關鍵角色，但他們的職責與專業能力要求各有不同。以下將詳細說明兩者的職缺內容與條件，幫助求職者了解適合的職位。 品保（QA）工程師職責與條件 品保工程師的核心職責是建立、維護並優化產品或服務的品質流程，確保所有開發和製造的過程符合公司標準與客戶要求。QA的重點在於預防問題的發生，並持續改善流程。 職缺內容： 1. 品質系統的制定與實施：設計並推動公司內部的品質保證政策和流程。 2. 審核與分析：定期對生產流程進行審核，分析潛在的風險並提出改進建議。 3. 跨部門協作：與研發、製造和客戶服務等部門密切合作，確保品質標準貫徹到整個產品生命周期。 4. 品質管理系統（QMS）：熟悉ISO等品質管理標準，推動公司遵循國際規範。 要求條件： - 學歷要求：通常要求工業工程、品質管理、製造工程等相關科系學歷。 - 專業技能：了解統計方法、持續改進（如六標準差）、品質工具（如FMEA）。 - 語言能力：有時需處理國際業務，英語能力是加分項。 經驗要求：具備製造業或技術產業的品質管理經驗尤為重要。 品管（QC）工程師職責與條件 品管工程師則專注於在生產階段進行實際的檢驗與測試，確保產品符合規格要求。QC強調的是「檢測和修正」，具體執行檢測程序，及時發現產品問題並加以解決。 職缺內容： 1. 產品檢驗：對成品、半成品進行測試和檢驗，確保其符合品質標準和技術規範。 2. 問題處理：發現品質異常時，能夠迅速作出判斷，進行原因分析，並與生產團隊合作進行修正。 3. 檢測設備操作：熟練使用各類品質檢測設備，並能進行設備維護和校正。 4. 報告與記錄：準確記錄每次檢驗結果，並提交完整的品質報告。 要求條件： - 學歷要求：機械工程、電機工程或相關科系學歷較常見。 - 專業技能：熟悉品質檢測儀器及相關標準（如ISO 9001）。 - 細心與耐心：需要對每個細節進行認真檢驗，避免任何瑕疵。 - 經驗要求：曾有操作品質檢驗設備的經驗是優勢。 「QA與QC」主要差異 總結來說，QA強調的是品質流程的「預防與持續改進，而QC則注重「檢測與修正」，兩者在產品生命周期中的角色相輔相成。選擇QA或QC的職位取決於個人對品質管理的興趣及專業背景。

當大家都在使用AI提升產出效率，MIT研究卻指出可能造成大腦活動下降，產生「認知負債」！在追求效率之際，我們該如何避免成為「交得出報告卻答不出問題」的空殼工作者？ 文／《104職場力》 本文導覽 MIT揭開大腦用「省電模式」的代價那「先動腦再用AI」呢？研究發現關鍵差異拒絕大腦休眠！職場人的3個腦力保鮮術 週一早晨，老闆急著要市場趨勢報告，你打開ChatGPT熟練輸入「請幫我撰寫一份關於XX市場的趨勢分析報告，語氣要專業、條理分明…」，幾秒後，螢幕上出現一篇結構完美、用詞精準的報告，你重新分段、微調內容並確認方向、邏輯跟用詞都沒問題後，成功趕在死線前寄出，本以為就此Safe，但當老闆在下午會議中問起報告內某個數據時，你卻瞬間當機，甚至完全想不起自己曾看過這個數字，怎麼會這樣？ 這正是MIT一項研究報告發出的警訊，當我們把思考、寫作都外包給AI時，確實會省下不少時間，但若產出的背後伴隨著記憶空白，代表我們大腦可能根本沒開機！ MIT揭開大腦用「省電模式」的代價 在MIT《Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task》這篇報告中提到一項測驗，研究團隊將54名大學生分成以下3組進行20分鐘的撰文實驗，並同步監測受試者的大腦活動： 第一組可以使用ChatGPT 第二組只能使用Google搜尋（但不能用AI摘要功能） 第三組完全不用任何工具 結果顯示，使用ChatGPT的同學，大腦中負責認知處理的「Theta 波」活躍度明顯降低，進入低耗能的休眠狀態，且當研究人員事後要求大家回憶剛完成的內容時，這群同學的文章明明結構語法都很讚，但卻常想不起、講不出自己寫了什麼細節；相較之下，完全靠自己輸出內容的組別就不太有這些問題。 這個現象就是研究者所稱的「認知負債（Cognitive Debt）」，當我們跳過了思考、組織、修辭的痛苦過程，把這些通通外包給AI，就算有經過簡單修改或閱覽，但因為沒有深度處理資訊，記憶很容易就船過水無痕。 這類只追求表面上的成果進步，卻掩蓋底層能力退化的事實，造就出「產出變好、學習變差」的矛盾。 不只學生，上班族也出現同樣警訊 你以為只有學生寫報告有這問題？沒有喔！同樣的觀察放在職場上，結果顯示上班族也逃不過這影響！ 根據BBC報導，卡內基美隆大學與微軟合作的另一項研究，共針對319名白領工作者進行調查，分析了多達900個AI使用案例後發現： 雖然AI可以提升工作效率，但員工的「投入」卻減少，尤其當員工越相信AI能搞定工作時，就越不願意深入思考。 帶回我們最前面提到的範例，過去撰寫一份市場分析需要親自蒐集資料、比較數據、分析優劣勢，最後再提出策略建議，過程雖然耗時費力，但每個步驟都在鍛鍊專業技能，但現在只要把需求輸入AI，幾分鐘就能得到一份看似完整的分析報告，時間是縮短了，但當需要說明數據／分析邏輯或下次遇到類似情況時，我們的分析能力真的提升了嗎？還是只是變得更擅長「下指令給AI」? 如果長期依賴這樣的工作模式，當失去了敏銳的洞察、觀察力（或者原地踏步），上班族可能會面臨思考退化、變成空殼專家的風險，最終淪為單純的「AI操作員」，而非具備解決問題能力的專業人士。 那「先動腦再用AI」呢？研究發現關鍵差異 既然AI對認知的潛在威脅這麼巨大，我們是否該完全棄用？MIT的研究在實驗的第四階段為我們找到了一條「與AI共存的明路」：可以繼續用AI，但關鍵在於「什麼時候用」！ 研究團隊又實驗了兩種不同的工作模式： 一組是「先苦後甘（Brain-to-LLM）」，受試者必須先靠自己完整寫作3次後才使用 ChatGPT。 另一組是「先甘後苦（LLM-to-Brain）」，一開始就依賴AI，後來才被要求獨立寫作。 結果發現，「先苦後甘組」能有效結合自己的認知能力與AI的效率，讓大腦活動維持在健康水準間；另一組剛開始就習慣外包給AI的人，即便後來試圖自己動腦寫，但大腦的連結性就明顯弱上許多。 這顯示依賴AI造成的認知影響具有持續性，一旦大腦習慣了省力模式，就很難再切換回高強度運作，所以原則是：必須「先思考，後用AI輔助」，大腦得先開機，順序不能顛倒！ OpenAI建議：把AI當家教，千萬別當代工廠！ 這個「先動腦」的科學結論也得到了工具開發者的證實，面對外界對於「AI讓人變笨」的質疑，OpenAI國際教育負責人Jayna Devani提出了一個精準定位，表示絕對不建議使用者將作業或工作「外包給AI完成，應該讓AI扮演家教角色而不是代工廠。 Devani舉應用實例，當報告遇到瓶頸時，錯誤的做法是直接把題目丟給AI，叫它「幫我寫一份數位轉型分析報告」；正確的做法是利用AI引導思考，使用者可以問： 「數位轉型有哪些關鍵面向？」 「這個主題可以用什麼架構來組織？」 「業界目前有哪些成功案例？」 透過提問讓AI提供素材和架構輔助，但核心的邏輯推演仍由使用者掌控，不要讓AI代替思考，這才是避免認知負債的最佳解方。 拒絕大腦休眠！職場人的3個腦力保鮮術 套用上述的實驗結論，如果不想成為「交得出報告卻答不出問題」的空殼工作者，建議換個工作方式，有意識地跟AI合作： 1.養成「先動腦，後輔助」的習慣 接到任務時，請強迫自己先花個15分鐘左右在筆記本上構思框架、列出要點跟邏輯骨幹，先讓大腦進行高強度的Theta波運作後，再用AI協助潤飾或補充細節，不要一開始就當旁觀者。 更具體的方式可以拆分成以下3個步驟： 第1步（人）：定義問題、設定觀點。 第2步（人+AI）：擬好架構、刺激更多靈感、生成草稿。 第3步（人）：必須思考、改寫、甚至挑戰AI所產出的內容！不要只是複製貼上，試著用自己的語氣重述，如果發現論點怪怪的或邏輯跳針，一定要再三確認、向下挖掘，這個過程能刺激大腦，把內容轉化為長期記憶，也能避免AI幻覺弄壞了報告的品質。 2.把AI當對話夥伴，不是答案機器 使用過AI的人都知道，請它直接提供一篇完整文章或完整報告，通常都是文字堆砌而已，不僅內容薄弱，邏輯還常出現問題，但如果善用它快速搜尋、整合廣泛資訊的能力，藉由問題討論激盪更多訊息跟靈感，除了可以保持我們的思考活躍度，也可以跟AI一起學習、進步。 3.定期進行「無AI挑戰」 就像運動員定期接受肌力訓練維持手感一樣，可以在固定時間或挑選特定專案「刻意用人工執行」，比如客戶回覆信件、內部數據分析報告等，確保自己大腦的核心能力不會退化，在便利與能力之間找到平衡點。 AI操作可以很快上手，但獨立思考、解決問題的能力難以培養，這份報告的目的只是要提醒所有使用者「依賴AI提升效率的背後不是完全沒代價」，比起用與不用，「如何聰明使用」才是保持競爭力的關鍵。 參考資料來源: Kosmyna, N., et al. (2025). "Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task." MIT Media Lab. BBC News. (2025). "AI Assistance and Brain Activity: What the Science Shows." Available at:https://www.bbc.com/news/articles/cd6xz12j6pzo Carnegie Mellon University & Microsoft Research. (2025). Study on AI Tool Usage and Critical Thinking in White-Collar Workers. 延伸閱讀： AI能快速生成廣告，創意人優勢剩什麼？奧美創意總監 × AI導演：掌握4大能力不怕被AI取代 主管 vs. AI 誰的負面回饋更讓員工覺得羞愧？